小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

被引：73

作者：

邰能灵

侯志俭

机构：

[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系上海

来源：

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

电力系统; 短期负荷预测; 小波模糊神经网络; 预测方法;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2004.01.005

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点,利用小波分析对负荷样本做序列分解,对高尺度负荷分量采用常规预测方法,其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术,最后通过序列重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明,新方法具有较高的预测精度和适应能力。

引用

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页数：6

共 4 条

牛东晓 ;

陈志业 ;

邢棉 ;

谢宏 .

[2] 组合预测方法在电力负荷预测中的应用 [J].

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